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ML和AI將如何改變商業智能和分析？

時間：2018-12-29來源：個人筆記瀏覽數：545次

10年來，商業智能(BI)和分析(analytics)的主流趨勢是走向自助服務。這是即將改變。在2018年及以后，我們將看到越來越多的被稱為“智能”能力的機器學習(ML)和人工智能(AI)。這些特性肯定會幫助我們超越自我服務時代的局限。

我們已經開始在五個領域看到智能的能力:數據準備、發現、分析、預測和以ai為動力的規范應用程序。我的研究詳細介紹了20多家創業公司和14家成立的BI和分析公司的投資，以推動藝術的發展。

預計在2018年和之后，將會有一個穩定的公告，包括清理和合并數據、發現新數據、以及建議新的數據組合，從而發現重要的見解。非技術業務用戶將會欣賞基于ml的最佳數據可視化建議。與此同時，自動建模功能將幫助非技術業務用戶利用預測分析的能力。

如前所述，其中一些功能已經開始出現。我的報告詳細說明了哪些功能現在可用，哪些開始出現，哪些是我們應該在未來看到的。例如，基于列標題中可用的關鍵字的自然語言(NL)查詢已經存在多年。一些廠商現在使用了更高級的NL功能，可以在完整的句子中辨別細微差別和意圖(無論是從語音輸入還是從語音到文本的功能)。在最前沿，系統開始保留查詢的上下文;你不會一次只問一個孤立的問題，而是與數據進行對話，從最初的查詢中挖掘和探索。

當然，許多業務用戶對操作和結果更感興趣，而不是解釋報告、指示板和數據可視化。這些用戶更有可能利用日益增長的智能、ML和ai驅動的規范應用程序。在這里，決策環境被構建到業務應用程序中，用于銷售、營銷、人力資源、供應鏈、物流等等。在這些情況下，可以調優數據分析，以提供建議的下一步步驟，甚至是自動化操作，以確保達到預期的結果。

這些新興的功能將使BI、分析和數據驅動的決策變得更容易、更容易理解，對非技術的商業用戶來說是可操作的，但擁抱新功能并不像揮動魔棒那么簡單。我曾與那些驚訝和沮喪的從業人員交談，他們看到員工以意想不到的方式對ML和ai的建議做出反應。例如，銷售人員有時會固執地追求被認為低于預期分數的領導。這就是變更管理的關鍵所在。正如我在我的報告中所解釋的那樣，提供透明和可解釋的人工智能是使智能系統成功的關鍵。

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